中国的分布式能源融合发展 国际经验启示 The IEA examines the full spectrum of energy issues including oil, gas and coal supply and demand, renewable energy technologies, electricity markets, energy efficiency, Senegal Singapore South Africa Thailand Ukraine INTERNATIONAL ENERGY AGENCY 中国的分布式能源融合发展 摘要 国际经验启示 3 IEA. CC BY 4.0. 摘要 中华人民共和国（以下简称“中国”）正在经历分布式能源（DER）的快速发展，包 括屋顶太阳能光伏发电、电池储能和电动汽车（EV）充电桩。随着中国向碳达峰 增长给电力系统 规划和运行带来的新挑战，呼吁人们重新关注配电网。本报告借鉴了澳大利亚、 欧洲、日本和美国等地在分布式能源融合方面的先进经验，以国际视角审视了中 国的分布式能源发展。通过跨国比较，本报告提炼出了与中国不断演进的电力行 业和监管环境相关的经验教训和最佳实践，并深入探讨了政策、监管、市场设计、 数字基础设施和体制框架在充分释放分布式能源潜力方面发挥的作用。 本报告提供了针对

人工判读：依赖经验，标准难以统一；新 员工经验不足、重复性疲劳等易导致漏检 误判； • 精度受限：产线上难以根除的微小缺陷。  人力：大量质检人员的需求，培训和运营成本高。  物料：废品损失成本大，提高生产成本；  客户满意度：质量问题容易引起客户投诉，影响品 牌声誉，降低产品竞争力。  高节拍的生产线上，人工检测速度难以 跟上，造成产线瓶颈；  依赖员工个人经验，难以发现早期故障 （统计过程分析）功能，辅助识别复杂工艺的 实时波动与隐性异常。  将质检“事后把关”转变为“过程控制”；  从“抽样检验”迈向“全量检测”；  从“看数据”转化为“看趋势、识风险、自动 预警”；  从“经验驱动”转化为“数据驱动 + 智能决 策”。 AI+ 质量应用 AI 应用的价值 将 SPC+FMEA （失效模式与影响分析） +AI+LLM （大语言模型）的智能认知能力深度融合，打造 闭环优化”的全生命周期管理平台。 AI+ 质量管理——简介 模块 传统质量管理 AI+ 质量管理 检测方式 抽样检测 全检 + 在线检测 反应速度 事后发现 实时预警 数据处理 人工分析 智能分析 改进方式 经验驱动 数据驱动 覆盖范围 局部环节 全生命周期 AI+ 质量管理是运用人工智能、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术，对产品质量进 行全生命周期、全过程、全要素的智能化管理，实现质量问题的预防、预测、预警和持续改进。

新型电力系统下虚拟电厂探索实践 东方电子股份有限公司 董文杰 2024.7.11 董文杰 13853519396 目录 CONTENTS 05 经验总结 04 典型实践 虚拟电厂建设 02 现状背景 01 03 虚拟电厂运营 06 公司简介 3 1.1 什么是虚拟电厂 虚拟电厂，并不是真正意义上的发电厂，而是一种基于能源互联网技术的“看不见的电厂”。通过唤醒海 量用 力市场规则（试行）》的通知，明确了虚拟 电厂的交易模式和计量结算方式。 2024年6月1日起施行的国家发展和改革委 员会发布的《电力市场监管办法》，明确 新增虚拟电厂作为电力交易主体。 目录 CONTENTS 05 经验总结 04 典型实践 虚拟电厂建设 02 现状背景 01 03 虚拟电厂运营 06 公司简介 8 2.1 政策要求 ✓ 建设自有智慧管控平台，应具备负荷调节和控制能力。 ✓ 建设用户 4G路由器 调度数据网一平面 调度数据网一平面 4G路由器 地调接入网核心 调度数据网 4G路由器 4G路由器 虚拟电厂 路由器*2 纵向加密装置*2 目录 CONTENTS 05 经验总结 04 典型实践 虚拟电厂建设 02 现状背景 01 03 虚拟电厂运营 06 公司简介 16 3.1 虚拟电厂运营过程 并网调度协议签订 与当地调度部门签订 并网调度协议 分成协议签订

是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加 物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高 效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能 的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化， 以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、 多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。 4 供应链 叠加大数据处理、工业数据 分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。 一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助 制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技 术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件 库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和 5 工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业 APP。 第三层是应用，形成满足不同行业、不同场景的工业 开放的 工业 APP 开发环境，实现工业 APP 创新应用。 （三）工业互联网平台核心作用 工业互联网平台能够有效集成海量工业设备与系统数据，实 现业务与资源的智能管理，促进知识和经验的积累和传承，驱动 应用和服务的开放创新。可以认为，工业互联网平台是新型制造系 统的数字化神经中枢，在制造企业转型中发挥核心支撑作用。 当前来看，工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。

25 2.3.3. 中国全国碳排放权交易系统 25 3. 地方碳排放权交易市场概述 27 3.1. 地方碳排放权交易市场的发展历程 27 3.2. 地方碳排放权交易市场的经验 27 3.2.1. 不断建立健全监测、报告与核查（MRV）体系 28 3.2.2. 选择适当的覆盖范围 28 3.2.3. 以强度控制为目标的配额分配方法和配额管理制度 铁、水泥、铝冶炼四个行 业约3600家企业。覆盖的温室气体排放量约为80亿吨，是全球覆盖温室 气体排放最多的碳市场。作为新兴经济体中最早开始探索碳排放权交易 体系的国家，中国碳排放权交易市场的经验对其他发展中国家也有重要 的示范作用。 本报告全面梳理了中国碳排放权交易体系的历史沿革、现行政策、市场 运行成效、及未来展望。报告第一部分回顾了中国气候行动的政策背 景，并系统介绍了中国碳 度设计及政策设计逻 辑，包括基于强度的总量设定、配额分配机制、监测报告与核查（MRV） 体系、交易规则、履约管理及抵销机制等。第三部分回顾了地方碳排放 权交易市场的建设以及其主要的经验。第四部分结合国际经验和国内 的低碳政策方向，为中国全国碳排放权交易市场的持续完善提出中长 期工作建议。报告旨在为政策制定者、行业参与者及学术界提供系统 的分析与决策参考。 作者： 刘洪铭、陈志斌（ICAP）、张鑫

、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 01 老油气田面临的主要挑战——增储上产、降本增效 01 智能油气田建设的本质— 数据流动、模型优化到决策支持  监测、诊断、优化 + 人工智能 目 录 CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 目 录 CONTENTS CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 提高产量 (2% - 7%) / 提高采收率 (5% - 9%) 降低作业成本 (5% - 20%) / 提升 HSE 水平 - 减少现场活动  Well downtime reduced to hours (vs. 2-3 days)  Production 风险识别和管理周期缩短了 80%  优化后作业时间减少了 20% Chevron 雪弗龙 Petrobras 巴西石油 ADNOC 阿布扎比国家 石油 Anadarko 03 油公司的实施经验 03 Chevron Agbami i-field 智能油气田 阶段 1A  第一期 - 以投产要求为主要出发点  第二期 - 针对生产优化和生产规划 阶段 1B  第三期 - 针对油藏监控的基础工作

reserved. 智 4 数据经过处理、分析后，可以变成有用的信息。 信息经过分类、关联、加工后，可以变成有价值的知识。 何时、该用何种知识、解决何种问题，就是智慧。 经过工作实践证明有效的经验、方法、规范、流程、成 果案例。（提炼出信息之间的关系） 加工处理后有逻辑关系的数据的集合 丏业软件中的数据（原始素材） 信 息 管 理 系 统 智慧 Wisdom 知识 Knowledge 知识检索方式单一 - 通过关键词获得“就事论事”的知识，而无法获得不之有联系的、对解决工程问题有启发性的其 他相关知识。 n 业务执行过程缺少知识的支撑 - 设计手册、设计文档、安全要求、经验反馈、丌符合顷、 UI 事件、变更事顷知识等知识都独 立地保存在文件系统中，不正在执行中顷目幵没有直接得关联。 核电设计建造过程中的问题 © 2015 Pera Corporation Ltd 本体扩展搜索 专家地图 知识问答 关键词搜索 通用类 知识 工具 封装 模板 类知识 引导类 知识 数据类 知识 专家类 知识 点子类 知识 专业类 知识 经验类 知识 知识的直接应用 工具知识 知识关系地图 知识积分 传统知识 采集过程 © 2015 Pera Corporation Ltd. All rights

..............97 3.2.2.7.1. 经验维护......................................................................................................................97 3.2.2.7.1.1. 经验库信息维护（增加）..................... .......................97 3.2.2.7.1.2. 经验库信息维护（删除）..........................................................................................98 3.2.2.7.1.3. 经验库信息维护（修改）............................... .......................98 3.2.2.7.1.4. 经验库信息维护（查询）..........................................................................................99 3.2.2.7.1.5. 经验库信息维护（批量导入）.............................

国家层⾯虽未有专⻔政策 ，但相 关 概念已⻅诸多个⽂件 ，虚拟电⼚逐步纳⼊新型电⼒系统建设框架。 本⽂旨在⾯向企业战略规划⼈员和公众 ， 系统梳理我国虚拟电⼚的政策环境、 技术能⼒ 、商业模式和典型案例 ，并对⽐国外经验提出未来发展的趋 势 研判。 引 ⾔ ⼀ 、 当前中国虚拟电⼚发展现状与政策背景 国内发展现状 85 万 深圳调节能⼒ 相当于约 28 万⼾居⺠⽤电负荷 102 次 精准需求响应 ，其商业模式往往带有⼀定政策性导向 ，收益主要来⾃政 府 补贴或电⽹付费。 四、 国内典型企业与平台案例分 析 与中国相⽐ ，欧美等先进电⼒市场的虚拟电⼚起步更早 ，运营模式也更加成熟 ，积累了丰富的实践经验。其中具有代表性的案例包括德国的 Next Kraftwerke 公司和美国的 AutoGrid 公司 ，它们分别体 现 了虚拟电⼚领域的两种不同发展路径：前者是⼀家专注于电⼒市场交易与调度的独⽴虚拟电⼚运营商 。这表明应⿎励我国多种主体参与竞争 ，包括独⽴⺠营聚合商。 ⻛险管控 国外经验也提醒我们注意⻛险管控。如虚拟电⼚对电⽹的影响、聚合资源履约的不确定性等 ，需要通过完善标准 和监管来防范 ，借鉴欧洲完善的偏差考核机制等。 综合来看 ，国外虚拟电⼚的运⾏有⼏个鲜明特征值得我国借鉴。总之 ，国际先进案例为中国虚拟电⼚的发展提供了 宝 贵镜鉴 ，我们既要学习其市场与技术经验 ，更要结合中国国情和电⽹运⾏特点 ，探索具有本⼟特⾊的实现路径。

联互通难的问 题。此外，光纤传感、惯导等新材料新技术也在煤矿进行创新试验。 四是生态融合，把数字技术生态和传统行业生态进行融合。以军团的模式，打破技术边 界，开放式创新，推动数字技术与矿企生产经验、装备技术、矿山场景深度融合；管控商业边 界，共赢式发展，加速智能矿山规模化发展。 华为将坚定在基础理论和算法领域持续突破，实现技术溢出，重定义技术、产品架构，不 断为矿山行业打造创新的解决方案。 眼 下，新一代信息技术正不断取得突 破，新一轮科技和产业变革不断纵 深。数字技术成为传统产业转型升 级的核心力量，推动传统产业从劳动力等要 素投入转向创新驱动，为煤炭工业由传统的 定性经验向智能精准的转变带来了创新发展 的机遇，为实现智能少人（无人）的煤炭科 学开采提供了可能。 我国能源结构的基本特征是“贫油、少 气、相对富煤”，作为能源供应的压舱石， 我 国 煤 炭 资 源 转变。它主要依托于工业互联网架构，并由 感知层、传输层、云（数字平台）和应用层 组成，如图3所示。 最基础的感知层，利用新型灵敏度高、 可靠性好的传感器等对“人机环”参数信息 全面采集。传统采矿多依赖经验、凭借定性 分析开采，精准开采是传统采矿与定量化智 能化的高度结合，泛在实时的传感技术和设 备是煤矿智能化的基础。通过基于统一操作 系 统 的 上 位 机 ， 为 数 据 的 交 互 、 上